偽画像検出の市場規模、シェア、業界分析、ソリューション別（フォトショップ画像検出、ディープフェイク画像検出、リアルタイム検証、AI生成画像検出、その他（コンテンツ認証、モバイルアプリ））、テクノロジー別（機械学習とAIおよび画像処理と分析）、展開別（クラウドとオンプレミス）、業界別（BFSI、政府、防衛、ITとテレコム、メディアとエンターテイメント、その他 (小売および電子商取引))、および地域予測、2025 ～ 2032 年

世界の偽画像検出市場規模は、2024年に10.8億米ドルと評価されています。市場は2025年の13.3億米ドルから2032年までに57億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に38.45%のCAGRを示します。

偽画像検出は、捏造または操作された画像または写真を認識するメカニズムのプロセスです。偽画像検出は、ディープラーニングなどのメカニズムによって生成された偽画像や動画を検出する操作です。画像は、ソーシャル メディア サイトやその他の Web サイト全体にオンラインで偽情報を広めるために操作されます。したがって、偽画像検出テクノロジーは、誤った情報を認識し、芸術作品を認証し、オンラインの安全を保護するために使用されます。

さまざまな種類の偽画像には、ディープ フェイク画像、フォトショップ画像、AI 生成画像などが含まれます。偽画像検出メカニズムは、画像の認証、オンラインの評判の保護、誤った情報の検出などに役立ちます。これらの偽またはディープフェイク画像の使用は、ジャーナリズム、政治、エンターテイメント、金融などのさまざまな分野に悪影響を及ぼします。例えば、

• Sumsub Research 2023 によると、2022 年から 2023 年にかけて世界中のすべての分野で特定されたディープフェイクの数は 10 倍に大幅に増加しましたが、地域差は大きくあります。ディープフェイクの増加率は北米で 1740%、ヨーロッパ (イギリスを含む) で 780%、アジア太平洋で 1530%、中東とアフリカで 450%、そして 410% でした。ラテンアメリカでは。

また、2020 年には、誤った情報の蔓延、偽の画像詐欺による脅迫、その他のオンライン詐欺が増加しました。人々に有害な製品の購入を強制する治療法の偽造画像、操作された新型コロナウイルス感染症の治療結果の画像、その他多くのものが蔓延しました。このような詐欺の増加により、市場での偽画像検出ツールの需要が高まりました。例えば、

• 2020 年以降、詐欺やフィッシング活動の約 94% の急増が記録されており、8 月だけで 220 万の詐欺サイトが特定されるなど、顕著な急増が見られます。

このようなフォトショップ画像、ディープフェイク画像、AI 作成画像などが増加しているため、そのような脅威を検出して防止できる高度なソリューションの必要性が高まっています。

セグメンテーション

重要な洞察

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

• ミクロ・マクロ経済指標
• 推進力、制約、傾向、機会
• 主要企業が採用した事業戦略
• 主要企業の統合SWOT分析

業界別の分析

市場は、BFSI、政府、防衛、IT & 通信、メディア & エンターテイメント、その他 (小売、電子商取引) など、さまざまな業界に分類されています。

画像操作のメカニズムが増大するにつれ、加工された画像と実際の画像を区別することが困難になる場合があります。このような問題に対処するには、ツールやアルゴリズムを活用した偽画像の検出が重要になっています。偽画像検出の専門家は、そのような操作された目に見えないデータと戦うために常に努力しています。人々が誤解を招くビジュアルのさまざまな事例に遭遇すると、オンライン体験全体に不信感が生まれます。近代化されたテクノロジーの成長とソーシャルメディアプラットフォームの広範な使用に伴い、偽画像の配布と操作が以前よりも主流になっています。例えば、

• PeerJ のディープフェイク フォレンジック レポート 2024 によると、YouTube が顕著なハブであり、検出されたディープフェイクの 40% を占めています。同時に、X (Twitter) と Facebook が偽コンテンツの 25% と 20% を占めています。

ディープフェイクの普及に伴い、ソーシャルメディア企業は偽画像の検出作業をスピードアップする必要に迫られている。ビデオと画像のブラフはサイバーセキュリティに直接影響します。詐欺攻撃者は長年にわたり、偽のビデオや画像を利用してターゲットを騙し、金銭を脅し続けてきました。例えば、

• 2024年3月、イタリアのジョルジア・メローニ首相は、彼女が出演するあからさまな偽動画が彼女の同意なしに生成されインターネット上に拡散されたことを受け、法的措置を講じ、10万9,345ドルの損害賠償を求めた。

ソーシャルメディアやその他のプラットフォームにおける偽の画像やビデオの数のこのような増加により、メディアおよびエンターテインメント業界全体で偽の画像検出ツールの需要が高まっています。 

地域分析

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世界の偽画像検出市場は、北米、南米、ヨーロッパ、中東およびアフリカ、アジア太平洋の 5 つの地域に分かれています。人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの先進テクノロジーの急速な受け入れにより、2023 年には北米が偽画像検出市場で最高のシェアを占めました。こうした高度なテクノロジーの発展に伴い、オンライン詐欺、偽画像詐欺、ディープフェイク攻撃も増加しています。例えば、

• NordVPN 2023 が実施した調査によると、米国の成人の 4 人に 1 人以上、約 24% がロマンス詐欺の標的になっています。窮地に陥った人々のうち、19% はロマンス詐欺により 401 米ドルから 2,000 米ドルの損失を被ったと述べています。この調査では、米国の成人の 27% がボットまたは偽物であることが判明したプロフィールでネットワークを構築したことがあり、別の 27% は要求していない不快な画像を入手したと述べていることも判明しました。

そのため、米国およびカナダ全土で政府および規制機関による規則や規制が増加しています。また、この地域には著名な市場プレーヤーが存在し、北米市場の成長に貢献しています。

世界の偽画像検出市場の地域別の分布は次のとおりです。

• 北米 – 33%
• 南アメリカ – 7%
• ヨーロッパ – 26%
• 中東とアフリカ – 10%
• アジア太平洋 – 24%

主要なプレーヤーをカバー

この市場の主要企業には、Canon、OpenAI、Microsoft Corporation、DuckDuckGoose AI、Reality Defender、Sensity AI、Primeau Forensics LTD.、DeepWare AI、iProov、Amped、Gradiant、Facia、iDenfy、Qualcomm、Sentinel、Deepgram、Q-integrity が含まれます。

主要な業界の発展

• 2024 年 5 月に、OpenAI は、テキストから画像への変換ツールである DALL-E 3 を識別できるツールの導入を発表しました。同社は、このツールは社内テストで 98% 以上の確率で DALL-E 3 によって生成された画像を正確に識別すると述べました。トリミング、圧縮、彩度の変化などの一般的な変更を無視できる程度の影響で管理できます。
• 2023年9月には、Googleは、AIが作成した画像を識別し、コンピュータで測定可能な目に見えない透かしをインストールするツール「SynthID」のリリースを発表した。このツールは、人工知能によって作成され、ますます現実的になってきている画像を識別するのに役立ちます。これらの AI 生成画像はコンピューターによって生成されますが、場合によっては本物の画像と誤って認識される可能性があります。